Manager Analytics

Fundada en 2014 por Shashank Kumar y Harshil Mathur, Razorpay ha estado a la vanguardia de la revolución de la banca digital para negocios en India. Nuestra misión es crear experiencias bancarias y de pagos sin fricciones, independientemente del tamaño o tipo de negocio. Inicialmente una empresa de pagos B2B, Razorpay ahora procesa miles de millones de dólares en pagos para innumerables empresas en toda India.

Somos una organización de servicios financieros de pila completa dedicada a proporcionar a los negocios indios soluciones innovadoras de pagos y banca empresarial. Apoyados por una sólida tecnología, abordamos todo el viaje de pagos y banca para empresas. En el último año, hemos otorgado millones en préstamos a miles de negocios. Con iniciativas como Razorpay X y Razorpay Capital, estamos redefiniendo la banca empresarial y haciendo que el capital sea más accesible para los negocios.

El equipo de Risk Analytics en Razorpay está buscando un Senior Manager autodirigido para liderar nuestra sub-función de inteligencia de riesgos impulsada por Machine Learning. Nuestro equipo está compuesto por solucionadores de problemas apasionados que usan estrategias basadas en datos para empoderar la toma de decisiones, asegurando la mejor gestión de riesgos y altas tasas de aceptación de órdenes para los comerciantes. Nuestro objetivo es minimizar los costos operativos y proteger el valor de nuestra marca.

Un candidato exitoso será una persona con iniciativa propia y un fuerte sesgo a la acción, capaz de desarrollar e implementar nuevas soluciones.

• Entender los OKR de Riesgo y el entorno operativo
• Colaborar con los equipos de producto, negocio, análisis y ingeniería de datos para definir iniciativas clave
• Aclarar casos de uso ambiguos, alinear a los interesados y construir conceptos de solución
• Definir problemas de ML de forma independiente y gestionar la conceptualización, desarrollo, despliegue y experimentación de modelos
• Entregar un rendimiento excepcional en un entorno dinámico con supervisión limitada
• Contribuir a actividades de desarrollo de habilidades dentro de la organización (entrenamiento, definición de procesos, investigación de nuevas herramientas y técnicas)
• Mantenerse actualizado sobre las últimas herramientas y tecnologías para mejorar las capacidades existentes de ML
• Definir y evaluar métricas de negocio y producto, crear dashboards de autoservicio con herramientas como Tableau, Qlikview, Looker
• Identificar brechas y oportunidades mediante análisis cualitativos y cuantitativos

• 5-10 años de experiencia en Analytics & Data Science dentro de un Ecosistema Tecnológico. La experiencia en fraude, riesgo o seguro es ventajosa
• Proficiente en la identificación de oportunidades de IA/ML y en el desarrollo de soluciones en colaboración con equipos de ingeniería, producto y negocio
• Experiencia práctica en desarrollo de Machine Learning y despliegue de modelos. Dominio en regresión, clasificación, clustering, AUC, ROC, precisión, recall. Conocimiento de Deep Learning y herramientas como TensorFlow, Theano, Torch, Caffe es un plus
• Experto en SQL, PySpark, Spark SQL, bases de datos NoSQL, y familiaridad con GraphDBs como Neo4j
• Experiencia con procesamiento de datos a gran escala y técnicas de preprocesamiento/limpieza de datos
• Habilidad en colaborar con MLE y utilizar herramientas de MLOps. La experiencia con despliegue CI/CD es beneficiosa
• Capacidad para construir narrativas de datos usando análisis exploratorio de datos e inferencia estadística. El conocimiento de diseño de experimentos es esencial
• Proficiente en desarrollar marcos para Análisis de Causa Raíz (RCA) de modelos utilizando herramientas analíticas
• Experiencia en gestión de riesgos para diferentes productos de préstamos y pagos a través de flujos de efectivo y transacciones de comerciantes
• Experiencia previa en organizaciones de tecnología de consumo es un plus

Razorpay promueve una política de igualdad de oportunidades de empleo, dando la bienvenida a solicitudes de todos los grupos y comunidades en todo el mundo sin discriminación basada en género, religión, orientación sexual, color, nacionalidad, edad, etc.

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